tf التمويل الكمي
1.0.0
توفر هذه المكتبة مكونات عالية الأداء تستفيد من دعم تسريع الأجهزة والتمييز التلقائي لـ TensorFlow. ستوفر المكتبة دعم TensorFlow للطرق الرياضية الأساسية، وأساليب المستوى المتوسط، ونماذج التسعير المحددة. وسيتم توسيع التغطية خلال الأشهر القليلة المقبلة.
تتكون المكتبة من ثلاثة مستويات:
الأساليب التأسيسية . الأساليب الرياضية الأساسية - التحسين، والاستيفاء، ومكتشفات الجذور، والجبر الخطي، وتوليد الأرقام العشوائية وشبه العشوائية، وما إلى ذلك.
أساليب المستوى المتوسط . أدوات حل ODE وPDE، وإطار عمل Ito، ومولدات مسار الانتشار، وأخذ عينات كوبولا وما إلى ذلك.
طرق التسعير وغيرها من المرافق المحددة للتمويل الكمي . نماذج التسعير المحددة (على سبيل المثال، المجلد المحلي (LV)، والمجلد العشوائي (SV)، والمجلد العشوائي المحلي (SLV)، وHull-White (HW)) ومعايرتها. بناء منحنى المعدل، وأوصاف المردود، وإنشاء الجدول الزمني.
نحن نهدف إلى أن يكون الوصول إلى مكونات المكتبة سهلاً في كل مستوى. ستكون كل طبقة مصحوبة بالعديد من الأمثلة التي يمكن تشغيلها بشكل مستقل عن المكونات ذات المستوى الأعلى.
أسهل طريقة للبدء في المكتبة هي عبر حزمة النقطة.
لاحظ أن المكتبة تتطلب Python 3.7 و Tensorflow >= 2.7.
أولاً، يرجى تثبيت أحدث إصدار من TensorFlow باتباع تعليمات تثبيت TensorFlow. على سبيل المثال، يمكنك تثبيت TensorFlow
pip3 install --upgrade tensorflowثم اركض
pip3 install --upgrade tf-quant-finance ربما يتعين عليك أيضًا استخدام الخيار --user .
إذا لم تكن على دراية بـ TensorFlow، فالمكان الممتاز للبدء هو مقدمة الدراسة الذاتية التالية لدفاتر ملاحظات TensorFlow:
نحن نعمل على توسيع تغطية المكتبة. المناطق قيد التطوير النشط هي:
راجع tf_quant_finance/examples/ للحصول على أمثلة شاملة. يتضمن دفاتر ملاحظات تعليمية مثل:
ستفتح الروابط أعلاه دفاتر Jupyter في Colab.
نحن حريصون على التعاون معكم! راجع CONTRIBUTING.md للحصول على دليل حول كيفية المساهمة. يلتزم هذا المشروع بقواعد سلوك TensorFlow. من خلال المشاركة، يتوقع منك الحفاظ على هذا الرمز.
هذا القسم مخصص للمطورين الذين يرغبون في المساهمة بالكود في المكتبة. إذا كنت مهتمًا فقط باستخدام المكتبة، فيرجى اتباع التعليمات الموجودة في قسم التثبيت.
تحتوي هذه المكتبة على التبعيات التالية:
تتطلب هذه المكتبة نظام البناء Bazel. يرجى اتباع تعليمات تثبيت Bazel لمنصتك.
يمكنك تثبيت TensorFlow والتبعيات ذات الصلة باستخدام أمر pip3 install :
pip3 install --upgrade tf-nightly tensorflow-probability==0.12.1 numpy==1.21 attrs dataclassesاستنساخ مستودع GitHub:
git clone https://github.com/google/tf-quant-finance.gitبعد تشغيل
cd tf_quant_finance يمكنك تنفيذ الاختبارات باستخدام أمر bazel test . على سبيل المثال،
bazel test tf_quant_finance/math/random_ops/sobol:sobol_testسيتم تشغيل الاختبارات في sobol_test.py .
يتم إجراء الاختبارات باستخدام إصدار Python 3. يرجى التأكد من أنه يمكنك تشغيل import tensorflow في Python 3 Shell. وإلا فقد تفشل الاختبارات.
ستقوم الأوامر التالية بإنشاء حزمة نقاط مخصصة من المصدر وتثبيتها:
# sudo apt-get install bazel git python python-pip rsync # For Ubuntu.
git clone https://github.com/google/tf-quant-finance.git
cd tf-quant-finance
bazel build :build_pip_pkg
./bazel-bin/build_pip_pkg artifacts
pip install --user --upgrade artifacts/ * .whlمستودع GitHub: الإبلاغ عن الأخطاء أو تقديم طلبات الميزات.
مدونة TensorFlow: ابق على اطلاع دائم بالمحتوى المقدم من فريق TensorFlow وأفضل المقالات من المجتمع.
[email protected]: فتح القائمة البريدية للمناقشة والأسئلة الخاصة بهذه المكتبة.
احتمالية TensorFlow: ستستفيد هذه المكتبة من الأساليب من احتمالية TensorFlow (TFP).
لا تدعم Google هذا المنتج رسميًا. هذه المكتبة قيد التطوير النشط، وقد تتغير الواجهات في أي وقت.
هذه المكتبة مرخصة بموجب ترخيص Apache 2 (راجع الترخيص). تستخدم هذه المكتبة متعددات حدود Sobol البدائية وأرقام الاتجاه الأولية المرخصة بموجب ترخيص BSD.
